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音频处理——G711标准详解_PO8___

2 人参与  2022年02月08日 08:19  分类 : 《休闲阅读》  评论

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目录

  • G711简介
  • G711A
    • 算法原理
    • 压缩方法
    • 举例
    • 代码
  • G711U
    • 算法原理
    • 压缩方法
    • 举例
    • 代码
  • G711A与G711U对比

参考链接

G711简介

  G711是国际电信联盟ITU-T定制出来的一套语音压缩标准,它代表了对数PCM(logarithmic pulse-code modulation)抽样标准,主要用于电话。它主要用脉冲编码调制对音频采样,采样率为8k每秒。它利用一个 64Kbps 未压缩通道传输语音讯号。 起压缩率为1:2, 即把16位数据压缩成8位。G.711是主流的波形声音编解码器。

  G.711 标准下主要有两种压缩算法。一种是u-law algorithm (又称often u-law, ulaw, mu-law),主要运用于北美和日本;另一种是A-law algorithm,主要运用于欧洲和世界其他地区。其中,后者是特别设计用来方便计算机处理的
  G711的内容是将14bit(uLaw)或者13bit(aLaw)采样的PCM数据编码成8bit的数据流,播放的时候在将此8bit的数据还原成14bit或者13bit进行播放,不同于MPEG这种对于整体或者一段数据进行考虑再进行编解码的做法,G711是波形编解码算法,就是一个sample对应一个编码,所以压缩比固定为:

  • 8/14 = 57% (uLaw)

  • 8/13 = 62% (aLaw)

  简单理解,G.711就是语音模拟信号的一种非线性量化, bitrate 是64kbps,sample rate是8K,压缩率固定为2.

G711A

算法原理

A-law的公式如下,一般采用A=87.6
在这里插入图片描述

画出图来则是如下图,用x表示输入的采样值,F(x)表示通过A-law变换后的采样值,y是对F(x)进行量化后的采样值。

在这里插入图片描述
由此可见在输入的x为高值的时候,F(x)的变化是缓慢的,有较大范围的x对应的F(x)最终被量化为同一个y,精度较低。相反在低声强区域,也就是x为低值的时候,F(x)的变化很剧烈,有较少的不同x对应的F(x)被量化为同一个y。意思就是说在声音比较小的区域,精度较高,便于区分,而声音比较大的区域,精度不是那么高。
这也体现了G711的应用场景——话机通话

对应解码公式(即上面函数的反函数):
在这里插入图片描述

压缩方法

G711A(A-LAW)压缩十三折线法

g711a输入的是13位(S16的高13位),这种格式是经过特别设计的,便于数字设备进行快速运算。

  • 1、取符号位并取反得到s
  • 2、获取强度位eee,获取方法如图所示
  • 3、获取高位样本位wxyz
  • 4、组合为seeewxyz,将seeewxyz逢偶数为取补数,编码完毕

A-law如下表计算,第一列是采样点,共13bit,最高位为符号位。对于前两行,折线斜率均为1/2,跟负半段的相应区域位于同一段折线上,对于3到8行,斜率分别是1/4到1/128,共6段折线,加上负半段对应的6段折线,总共13段折线,这就是所谓的A-law十三段折线法。
在这里插入图片描述

举例

已知G711是将S16压缩为S8,于是输入必是S16
假设输入PCM数据为0x1234,即0b0000 0100 1101 0010
由于是signed,所以可以表示为0b 0 00001 0011 010010
查表可得:

  • 1、符号位为0,取反s = 1
  • 2、获取强度位00001,查表得知,编码eee = 011
  • 3、最高位样本wxyz = 0011
  • 4、组合起来为0b1011 0011,逢偶数位取反为0b1110 0110,即为0xE6

代码

#define	SIGN_BIT	(0x80)		/* Sign bit for a A-law byte. */
#define	QUANT_MASK	(0xf)		/* Quantization field mask. */
#define	NSEGS		(8)		/* Number of A-law segments. */
#define	SEG_SHIFT	(4)		/* Left shift for segment number. */
#define	SEG_MASK	(0x70)		/* Segment field mask. */
static int seg_aend[8] = {0x1F, 0x3F, 0x7F, 0xFF,
			    0x1FF, 0x3FF, 0x7FF, 0xFFF};
static int seg_uend[8] = {0x3F, 0x7F, 0xFF, 0x1FF,
			    0x3FF, 0x7FF, 0xFFF, 0x1FFF};
 
static int search(
	int val,	/* changed from "short" *drago* */
	int *table,
	int size)	/* changed from "short" *drago* */
{
	int i;		/* changed from "short" *drago* */
 
	for (i = 0; i < size; i++) {
		if (val <= *table++)
			return (i);
	}
	return (size);
}
 
int linear2alaw(int	pcm_val)        /* 2's complement (16-bit range) */
                                        /* changed from "short" *drago* */
{
	int		mask;	/* changed from "short" *drago* */
	int		seg;	/* changed from "short" *drago* */
	int		aval;
 
	pcm_val = pcm_val >> 3;//这里右移3位,因为采样值是16bit,而A-law是13bit,存储在高13位上,低3位被舍弃
 
 
	if (pcm_val >= 0) {
		mask = 0xD5;		/* sign (7th) bit = 1 二进制的11010101*/
	} else {
		mask = 0x55;		/* sign bit = 0  二进制的01010101*/
		pcm_val = -pcm_val - 1; //负数转换为正数计算
	}
 
	/* Convert the scaled magnitude to segment number. */
	seg = search(pcm_val, seg_aend, 8); //查找采样值对应哪一段折线
 
	/* Combine the sign, segment, and quantization bits. */
 
	if (seg >= 8)		/* out of range, return maximum value. */
		return (0x7F ^ mask);
	else {
//以下按照表格第一二列进行处理,低4位是数据,5~7位是指数,最高位是符号
		aval = seg << SEG_SHIFT;
		if (seg < 2)
			aval |= (pcm_val >> 1) & QUANT_MASK;
		else
			aval |= (pcm_val >> seg) & QUANT_MASK;
		return (aval ^ mask);
	}
}

int alaw2linear(int	a_val)		
{
	int		t;      /* changed from "short" *drago* */
	int		seg;    /* changed from "short" *drago* */
 
	a_val ^= 0x55; //异或操作把mask还原
 
	t = (a_val & QUANT_MASK) << 4;//取低4位,即表中的abcd值,然后左移4位变成abcd0000
	seg = ((unsigned)a_val & SEG_MASK) >> SEG_SHIFT; //取中间3位,指数部分
	switch (seg) {
	case 0: //表中第一行,abcd0000 -> abcd1000
		t += 8;
		break;
	case 1: //表中第二行,abcd0000 -> 1abcd1000
		t += 0x108;
		break;
	default://表中其他行,abcd0000 -> 1abcd1000 的基础上继续左移(按照表格第二三列进行处理)
		t += 0x108;
		t <<= seg - 1;
	}
	return ((a_val & SIGN_BIT) ? t : -t);
}

G711U

u-law也叫g711u,使用在北美和日本,输入的是14位,编码算法就是查表,计算出:基础值+平均偏移值 没啥复杂算法,就是基础值+平均偏移值,

算法原理

在这里插入图片描述

压缩方法

相应的μ-law的计算方法如下表
此为查表法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

举例

此为代码采用的算法
u-law计算时先用0x84 - sample(小于0)或者sample + 0x84,然后对应每一段使用不同的移位值得到最终的8bit结果

已知G711是将S16压缩为S8,于是输入必是S16
假设输入PCM数据为0b0000 0100 1101 0010,即0x1234

  • 1、取得范围值,查表得 +2014 to +991 in 16 intervals of 64
  • 2、得到基础值为0xA0
  • 3、得到间隔数interval number = 64
  • 4、得到区间基本值2014
  • 5、当前值0x1234和区间基本值差异2014 - 1234 = 780
  • 6、偏移值 = 780 / 间隔数 = 780 / 64,取整为12
  • 7、输出为0xA0 + 12 = 0xAC

代码

#define	BIAS		(0x84)		/* Bias for linear code. 线性码偏移值*/
#define CLIP            8159    //最大量化级数量
 
static int seg_uend[8] = {0x3F, 0x7F, 0xFF, 0x1FF,
			    0x3FF, 0x7FF, 0xFFF, 0x1FFF};
 
static int search(
	int val,	/* changed from "short" *drago* */
	int *table,
	int size)	/* changed from "short" *drago* */
{
	int i;		/* changed from "short" *drago* */
 
	for (i = 0; i < size; i++) {
		if (val <= *table++)
			return (i);
	}
	return (size);
}

int linear2ulaw( int	pcm_val)	/* 2's complement (16-bit range) */
{
	int		mask;
	int		seg;
	int		uval;
 
	/* Get the sign and the magnitude of the value. */
	pcm_val = pcm_val >> 2;
	if (pcm_val < 0) {
		pcm_val = -pcm_val;
		mask = 0x7F;
	} else {
		mask = 0xFF;
	}
        if ( pcm_val > CLIP ) pcm_val = CLIP;		/* clip the magnitude 削波*/
	pcm_val += (BIAS >> 2);
 
	/* Convert the scaled magnitude to segment number. */
	seg = search(pcm_val, seg_uend, 8);
 
	/*
	 * Combine the sign, segment, quantization bits;
	 * and complement the code word.
	 */
	if (seg >= 8)		/* out of range, return maximum value. */
		return (0x7F ^ mask);
	else {
		uval = (seg << 4) | ((pcm_val >> (seg + 1)) & 0xF);
		return (uval ^ mask);
	}
 
}
 
int ulaw2linear( int	u_val)
{
	int t;
 
	/* Complement to obtain normal u-law value. */
	u_val = ~u_val;
 
	/*
	 * Extract and bias the quantization bits. Then
	 * shift up by the segment number and subtract out the bias.
	 */
	t = ((u_val & QUANT_MASK) << 3) + BIAS;
	t <<= (u_val & SEG_MASK) >> SEG_SHIFT;
 
	return ((u_val & SIGN_BIT) ? (BIAS - t) : (t - BIAS));
}

G711A与G711U对比

和A-law画在同一个坐标轴中就能发现A-law在低强度信号下,精度要稍微高一些
在这里插入图片描述
以上是两种算法的连续条件下的计算公式,实际应用中,我们确实可以用浮点数计算的方式把F(x)结果计算出来,然后进行量化,但是这样一来计算量会比较大,实际上对于A-law(A=87.6时),是采用13折线近似的方式来计算的,而μ-law(μ=255时)则是15段折线近似的方式。


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折线  采样  算法  
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